隨著科技的進步與行動裝置的普及，部分人體生理資訊收集的技術開始走入行動裝置中，並發展出各種應用方式。

例如，近年十分火紅的眼控技術，不僅Samsung的S4支援以眼球控制畫面滾動、縮放等功能，Google亦爭取到以眼球追蹤解除行動裝置螢幕鎖的技術專利，未來有機會將此應用於其相關產品中。而指紋辨識與人臉辨識技術雖然尚未能完全取代密碼輸入，但也開始有行動裝置廠商將其納為除了滑動觸控解鎖外，解除行動裝置螢幕鎖的其他選擇。

圖一 : 「混合式運算」（Hybrid Computing），只靠CPU是不夠的。

指紋辨識應用

雖然生理資訊感測器目前仍無法整合於行動裝置中，但卻有另一項同樣與人體相關的感測技術已走入行動裝置中，即為生物辨識。生物辨識最大的優點及在於每個人的生理特徵都不相同，因此使用者本身就是一組密碼，透過辨識技術辨識使用者的指紋/掌紋、瞳孔等特徵，若符合即可進入。

2012年7月，Apple以3.56億美元收購了專門替行動電話與平板電腦製造指紋辨識感應器的廠商AuthenTec，並有權支付更多金額取得該公司的軟硬體技術與專利，未來Apple可能將AuthenTec所提供的指紋感應技術應用於其各種行動裝置產品中，以提升行動裝置的安全。

除了併購AuthenTec，2012年10月Apple又與來自澳洲、握有符合銀行安全標準的指紋辨識技術的MicroLatch簽約，計畫將共同開發可用於NFC與行動支付整合應用的指紋辨識功能，提升NFC電子錢包功能之安全性，而預期將在2013年下半年推出的iPhone 5S可望成為第一款應用產品

臉部辨識應用

2012年Google推出的Android 4.0系統首度支援臉部辨識功能，使用者可利用行動裝置的攝影鏡頭將自己的臉部影像拍下並儲存，此後欲揭開螢幕鎖時，便可選擇將鏡頭對準臉部，利用臉部辨識功能取代過去的滑動觸控解鎖。

Apple亦於2012年9月通過一項名為「Locking and unlocking a mobile device using facial recognition」的臉部辨識與解鎖專利。此專利技術會自動辨識使用者的臉部是否在行動裝置螢幕前，若有則比對符合後維持解鎖狀態，若無則自動進入螢幕鎖定狀態，當使用者臉部再次出現在螢幕前時，則再進行比對解鎖。

除了臉部辨識技術，Apple更替未來將生物辨識技術班上其行動裝置產品做了其他準備。2012年10月，Apple公開其名為「Devices and method for providing access to internal component」的專利，在此專利中Apple採用高分子分散液晶薄膜（polymer dispersed liquid crystal，PDLC）技術，將用以進行生物辨識的視窗隱藏起來，僅有在有使用需求時才會浮現，如此便可將生物辨識技術放入其行動裝置產品中，又不會影響Apple對於美感追求。

圖二 : 進入混合式運算時代，混合使用各種微處理器的異質性架構已是大勢所趨，這也是Qualcomm取得領先地位的主因之一（圖為Qualcomm CEO Paul Jacobs；圖片：cnn)

眼球追蹤應用

眼球追蹤過去較為人知的應用為在醫療中協助身障病患透過雙眼眼球轉動與眨眼來表達其需求，但隨著眼球追蹤技術的進步，眼球追蹤的應用也更加廣泛。例如，美國軍方就曾將眼球追蹤應用於直升機的攻擊功能中，駕駛員眼睛看到哪直升機的機關槍就朝哪個方向射擊。

過去眼球追蹤的應用多需搭配笨重的機密儀器來達成，因此除了在醫療軍事上的應用外，較難以普及。不過近年來眼球追蹤技術已進展到可透過簡單的設備來達成。

例如倫敦帝國理工學院就曾利用市面上即可購得的攝影機與眼鏡，組裝出一組可追蹤配戴者瞳孔移動狀態的追蹤器。透過此追蹤器，配戴者可利用眼球轉動來控制游標，並眨眼確定選項，藉此完成輸入文字、控制遊戲角色等動作。未來，在經過更精密的調整之後，此追蹤器甚至將能感測出配戴者注視的物體的深度與遠近距離，相信將能使應用範圍更加擴大。

除了過去的醫療與軍事應用外，近年眼球追蹤技術逐漸走向日常生活中的各項電子產品，包括了電視機、電腦、行動裝置，甚至汽車，都開始有廠商將眼球追蹤技術與其結合，茲分述如下。

生理資訊感測應用

在醫療領域中，可用以協助感測患者生理資訊的設備存在已久，但起初這些設備不僅體積龐大、價格昂貴，其複雜的操作與解讀更遠超過一般人所能理解，因此往往只能放置在醫院中，當使用者的生理狀況有長期監測需求時便得到醫院報到。

目前已有廠商將此些監測人體生理資訊的設備簡化成一般人也能操控，體積也縮小許多，同時借助網際網路的發達，病患不再需要為了監控病情而長時間住院，而是利用放置於家中的監測儀器定時測量，再將量測結果傳送回醫院由醫師監控診斷及可，實現了遠距醫療的構想。

現今行動裝置在生理資訊感測的應用中，一方面扮演了將從生理資訊感測器接收到的生理資訊傳送到醫院的角色，另一方面，亦有軟體廠商投入研發行動裝置上的應用程式，將這些來自各種量測目的感測器的生理資訊整合，以使用者容易操作與理解的介面呈現於行動裝置上，讓病患及家屬能隨時掌控病患的生理狀況。

腦波偵測應用

腦機介面（Brain-Computer Interface，BCI；或稱Brain-Machine Interface，BMI）與生理資訊感測相同，於醫療領域早已運用許多年，可應用於睡眠深淺度、精神與心理狀態及臨床疾病診斷中。早期主要是用以協助因神經受損而有行動障礙者，可透過感測器讀取腦波訊號，而能自行操作某些設備或與外人溝通，亦可協助裝有義肢的傷者，透過腦波來操控義肢活動。

然而欲精準地感測腦波的訊號並經其轉換為實際的操控，必須將許多的感測器黏於受測者的頭部，先不論這些感測設備往往既昂貴又麻煩，一般使用者應該也不會願意頭頂著一大堆感測器四處移動。

另外，腦波感測也可以扮演監控與警告的角色，目前已有研究單位研發出可感測人前額腦波的感測器，透過這些黏於使用者頭部的感測器，可用以監控使用者的腦波狀態，當駕駛人精神狀況不佳時，感測器感測到駕駛人腦波訊號的改變，便會啟動行動電話中的瞌睡偵測系統，讓行動電話發出聲響，以提醒駕駛人。

這套腦波監測系統同時也被醫師用以治療憂鬱症患者，亦可用於訓練如運動選手、飛機駕駛等從事需要高度專注力行業的人。

儘管腦波近年來也受到各種裝置廠商的注意，然廣泛地應用在技術上仍有部分難題必須克服，其中又以雜訊消除最為急迫。由於腦波訊號較微弱，當外界有較大的聲音時將使訊號蒐集受到干擾，然大部分的電器設備均會產生不同程度的噪音，因此造成收集到的腦波訊號品質不穩。

過去腦波感測器於醫療應用中，均須搭配醫療凝膠使用，藉此提高感測器的導電性，但日常生活中多數人不會願意隨時使用醫療凝膠，因此消除電器設備產生的噪音成為腦波於行動裝置應用發展上必須解決的問題。

除了噪音干擾外，由於腦波會隨著受測者內心任何的想法或情緒影響，周遭環境任何的改變都可能造成受測者腦波訊號的變動，使收集到的訊號資料中可能參雜許多由其他事物所引起的腦波波動，進而影響分析的準確度。

結論

過去受限於所須使用的儀器過於精密、龐大且昂貴，與人體生物資訊相關的資料擷取往往受限於醫療環境中，然而隨著技術的進步，不論是生理資訊的感測、指紋與臉部的辨識，亦或是腦波的偵測與眼球追蹤，都開始慢慢地走向使用者日常生活中，有些甚至與生活中的某些設備相結合。

以生理資訊感測為例，過去病患為了監控其生理狀況往往必須住進醫院，現在不僅有居家使用的生理資訊監測設備，連衣服與單車都可以與生理資訊感測器結合，提供生理資訊的擷取與儲存，更能在資訊出現異常時緊急通知病患及家人。

（本文作者為資策會MIC產業分析師）